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龙图腾网恭喜南昌航空大学申请的专利一种汽车开门防碰撞的超声波测距报警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119335539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411874493.1，技术领域涉及：G01S15/931；该发明授权一种汽车开门防碰撞的超声波测距报警方法及系统是由葛睿;刘远设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车开门防碰撞的超声波测距报警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车开门防碰撞的超声波测距报警方法及系统，所述报警方法依靠开车门前采集到的车辆周边移动物体的位置信息，通过本发明提供的移动位置预测七层深度学习神经网络预测周边移动物体的最终位置信息，判断开门时是否会造成危险情况的发生，如果有危险则通过车辆控制系统制止开车门的行为从而规避开门碰撞交通安全问题的发生；如果不存在危险则通过车辆控制系统允许开车门的行为；所述报警系统，包含支持本发明汽车超声波测距报警方法所需的硬件控制模块，信息存储模块，深度学习模块和信息采样模块等，在不依靠人的主观操控的情况下完成道路安全上开门碰撞问题的有效规避。

本发明授权一种汽车开门防碰撞的超声波测距报警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车开门防碰撞的超声波测距报警方法，其特征在于：所述报警方法包括以下步骤：S1、训练数据采集阶段：划定预测区域，通过汽车超声波检测装置的超声波确定进入预测区域的移动物体的位置，按移动速度-时间间隔进行采样，提取出移动物体在提取时间间隔内的位置信息，组成速度均分位置信息矩阵；速度均分位置信息矩阵获得的步骤是根据提取的移动物体位置信息先计算得到平均速度，再将每个目标不同时刻的位置信息和平均速度组成速度位置信息矩阵，再进一步根据速度分组，根据目标的移动速度从速度位置信息矩阵中提取出部分数据来组成速度均分位置信息矩阵；S2、训练数据集确定阶段：从速度均分位置信息矩阵中随机提取出训练位置信息集和训练真实位置信息集；S3、测试数据集确定阶段：从速度均分位置信息矩阵中删去训练位置信息集Ltr-c-v中对应的移动物体的信息，建立测试位置信息集和测试真实位置信息集；S4、深度学习网络建立阶段：根据应用场景，建立泛化能力好，鲁棒性强的适合于移动位置预测的七层深度学习网络；S5、深度学习网络训练阶段：S2中训练位置信息集按照二维坐标x、y轴进行数据拆分，拆分成训练位置x轴信息集、训练位置y轴信息集；使用训练位置x轴信息集、训练位置y轴信息集训练移动位置预测的七层深度学习网络，设置定位平均精度阈值和定位最大误差阈值，当训练后的网络预测精度达标后，停止网络的训练，输出移动位置预测的七层深度学习网络相应的超参数和权重参数信息；S6、移动位置预测网络测试阶段：S3中测试位置信息集按照二维坐标x、y轴进行数据拆分，分成测试位置x轴信息集、测试位置y轴信息集；通过测试位置x轴信息集、测试位置y轴信息集和测试真实位置信息集测试训练好的七层深度学习网络预测定位精度是否达标；S7、实际移动物体位置预测阶段：设置低能耗汽车超声波测距模式和低延时汽车超声波测距模式两种模式，根据车内人员的不同选择，汽车的超声波检测装置确定进入预测区域中移动物体的位置，提取汽车预测区域中所有移动物体的在线位置信息集，代入训练后的七层深度学习网络，输出所有移动物体的在线预测位置信息集；S8、开门碰撞安全控制阶段：设置汽车开门碰撞危险区，将进入预测区域中移动物体的在线预测位置信息集中的所有移动物体的最终位置和汽车开门碰撞危险区做比对，如果存在开门的预测时间长度内处于汽车开门碰撞危险区域区中的移动物体，则判定为危险状态，通过车辆控制系统制止开车门的行为，从而避免开门碰撞交通安全问题的发生；如果所有移动物体在开门的预测时间长度内均不存在于汽车开门碰撞危险区，则判定为安全状态，通过车辆控制系统允许开车门的行为。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。